바이오 대표

Pandas groupby( ) groupby( ) 를 이용해서 다음과 같은 기능들을 수행할 수 있다 groupby( ) # object 객체 생성 Aggregation # statistical summary (sum, mean, count) Transformation # group-specific 변형 Grouping by multiple categories Resetting Index with as_index Handling missing values 보다 쉽게 이해하기위해 예시를 이용할 것이고 다음과 같은 Dataframe을 이용할 것이다. groupby( ) object data.groupby( ) 를 이용해서 원하는 column 으로 group 을 묶을 수 있다. 이는 DataFrameGroup..

df.replace(to_repalce =" ", value = " ") 예시)

df[df.column == "" ] # 추출 df[df.column != "" ] # 삭제 # 특정값 포함하는 row 추출 dataframe[dataframe.column_name == "value" ] 예시) 다음의 dataframe 에서 SMILE column 이 "not exist " 즉 empty string 인것이 있다. 이를 추출해 볼것이다. # 특정값 포함하는 row 삭제 dataframe[dataframe.column_name != "value" ] 예시) 이번에는 "not exist" 를 포함하는 rows 들을 제외해 볼것이다

df.to_list( ) df.values.tolist( ) # 하나의 Column 값을 List 로 변환하기 다음과 같은 Dataframe 에서 Drug_SMILE Column 의 데이터를 List 로 뽑아내고 싶다 하면, Dataframe.column_name.to_list() 혹은 Dataframe.column_name.values 을 아래와 같이 이용할 수 있다. # 여러개의 Columns 값을 List 로 변환하기 * to_list( ) 와 values.tolist( ) 차이: to_list 는 하나의 Column (Object) 값만 변환 가능하지만 values.tolist( ) 는 여러개의 columns도(values as arrays) 가능하다.